SHOC-humain

load("SHOC-humain.RData")
# size
# sort(sapply(ls(), function(x) object.size(get(x))), decreasing = TRUE)
# alphabet
# obj_sizes <- sapply(ls(), function(x) object.size(get(x)))
# sorted_names <- names(sort(obj_sizes))  # Tri par nom (ordre alphabétique)
# obj_sizes[sorted_names]
# rm(m_full_2.1,m_full_2,m_full_4,m_full_3,m_full_2.2,m_full_1)
# rm(list = ls(pattern = "^niv1_fixed_"))
# save.image(file = "SHOC-humain.RData")

DATA

quiz

participant.es

Sexe

Femme, homme, NA, en fonction des prénoms détectés dans les emails.

Cocheurs

Correspondance des emails entre les répondant.es au quiz et les 1741 cocheurs sur cocheurs.fr

Ancienneté

Ancienneté déclaré par les répondant.es pour le.s suivis participatifs

Departement

Département français métropolitain + suisse


  01   02   03   04   05   06   07   08   09   10   11   13   14   15   16   17 
  10    2    2    2    4    2    3    2    3    6    4    4    4    1    2    7 
  18   19   21   22   23   24   25   26   27   28   29   2B   30   31   32   33 
  10    1    6    5    4    8    2    6    2    4    8    2    7   12    5   15 
  34   35   37   38   40   41   42   43   44   45   46   47   48   49   50   51 
  10    7    7    7    2    6   13    2   23    7    7    2    1   16    2    3 
  52   53   55   56   57   58   59   60   62   63   64   65   66   67   68   69 
   3    7    1    9    1    1   11    5   10    3    3    1    7    4    7   10 
  70   71   72   73   74   75   76   77   78   79   80   81   82   83   84   85 
   1    7    5    2    3    4    4    3   13   17    5    6    1    6    6   10 
  86   87   88   89   90   91   92   93   94   95   su <NA> 
   4    2    1    3    2    7   10    5    3    5    2    1 

Région et biorégion

Départements associés à une région admin, à une biorégion (INPN)

Bagueurs

Correspondances des emails entre les participant.es et les 32 premiers bagueurs (CRBPO)

Expert sciences participatives

Si participation_stoc == “Oui”, participation_shoc == “Oui”, participation_epoc == “Oui”, bagueur == “Oui” ou nb_obs_cocheurs >= 300, alors la·e participant·e est considéré·e comme expert·e.

Species

Nom vernatuclaire et code espèce

Shoc

Tendances SHOC


          Augmentation forte         Augmentation modérée 
                          16                            4 
Augmentation modérée à forte                  Déclin fort 
                           9                            4 
               Déclin modéré         Déclin modéré à fort 
                           8                            2 
                   Incertain                       Stable 
                          53                           12 

Stoc

Tendances SHOC et STOC

traits

catégories de tendances

[1] "avis quiz shoc"

En augmentation       En déclin      Fluctuante  Je ne sais pas          Stable 
           2146            3496            1139            2501            5208 
           <NA> 
              0 

         Fort        Modéré Modéré à fort          <NA> 
          681          3095          1519          9195 

Augmentation       Déclin   Fluctuante    Incertain       Stable         <NA> 
        2146         3496         1139         2501         5208            0 

              Augmentation          Augmentation fort 
                       194                        179 
       Augmentation modéré Augmentation modéré à fort 
                      1323                        450 
                    Déclin                Déclin fort 
                       192                        501 
             Déclin modéré       Déclin modéré à fort 
                      1744                       1059 
                Fluctuante          Fluctuante modéré 
                      1132                          7 
                 Incertain           Incertain modéré 
                      2499                          1 
   Incertain modéré à fort                     Stable 
                         1                       5178 
               Stable fort              Stable modéré 
                         1                         20 
      Stable modéré à fort                       <NA> 
                         9                          0 

              Augmentation          Augmentation fort 
                       194                        179 
       Augmentation modéré Augmentation modéré à fort 
                      1323                        450 
                    Déclin                Déclin fort 
                       192                        501 
             Déclin modéré       Déclin modéré à fort 
                      1744                       1059 
                Fluctuante                  Incertain 
                      1139                       2501 
                    Stable                       <NA> 
                      5208                          0 
[1] "catégoies quiz shoc après transformation en 2 nouveaux"
[1] "niveau 1"

Augmentation       Déclin   Fluctuante    Incertain       Stable 
        2146         3496         1139         2501         5208 
[1] "niveau 2"

         Augmentation fort        Augmentation modéré 
                       179                       1323 
Augmentation modéré à fort                Déclin fort 
                       450                        501 
             Déclin modéré       Déclin modéré à fort 
                      1744                       1059 
                Fluctuante                  Incertain 
                      1139                       2501 
                    Stable 
                      5208 
[1] "catégoies des tendances shoc"
[1] "niveau 1"

Augmentation       Déclin    Incertain       Stable 
          29           14           53           12 
[1] "niveau 2"

         Augmentation fort        Augmentation modéré 
                        16                          4 
Augmentation modéré à fort                Déclin fort 
                         9                          4 
             Déclin modéré       Déclin modéré à fort 
                         8                          2 
                 Incertain                     Stable 
                        53                         12 

dataset

comparaison SHOC vs Humain

Si tendances SHOC et réponses identiques ou différentes

Niveau 1 :

Augmentation = augmentation

Déclin = déclin

Stable = stable

Incertain = je ne sais pas, fluctuante ou incertain

[1] "Jeu de données propres à analyser"

exploration données

    email              espece           avis_niv1          avis_niv2        
 Length:13720       Length:13720       Length:13720       Length:13720      
 Class :character   Class :character   Class :character   Class :character  
 Mode  :character   Mode  :character   Mode  :character   Mode  :character  
                                                                            
                                                                            
                                                                            
                                                                            
  migrateur         migrateur_simplifie    regime            abondance      
 Length:13720       Length:13720        Length:13720       Min.   :   1500  
 Class :character   Class :character    Class :character   1st Qu.: 281250  
 Mode  :character   Mode  :character    Mode  :character   Median : 775000  
                                                           Mean   :1685679  
                                                           3rd Qu.:1862500  
                                                           Max.   :9000000  
                                                                            
 detectabilite        gregaire          fluctuante         popularite       
 Length:13720       Length:13720       Length:13720       Length:13720      
 Class :character   Class :character   Class :character   Class :character  
 Mode  :character   Mode  :character   Mode  :character   Mode  :character  
                                                                            
                                                                            
                                                                            
                                                                            
  fauneFrance        abondance_log    departement        participation_stoc
 Min.   :-0.852880   Min.   : 7.313   Length:13720       Length:13720      
 1st Qu.:-0.636089   1st Qu.:12.540   Class :character   Class :character  
 Median :-0.452104   Median :13.560   Mode  :character   Mode  :character  
 Mean   : 0.007713   Mean   :13.334                                        
 3rd Qu.: 0.093103   3rd Qu.:14.420                                        
 Max.   : 2.435363   Max.   :16.013                                        
                                                                           
 participation_shoc participation_epoc participation_odj      sexe          
 Length:13720       Length:13720       Length:13720       Length:13720      
 Class :character   Class :character   Class :character   Class :character  
 Mode  :character   Mode  :character   Mode  :character   Mode  :character  
                                                                            
                                                                            
                                                                            
                                                                            
   cocheur          nb_obs_cocheurs   anciennete        region         
 Length:13720       Min.   :111.0   Min.   : 0.000   Length:13720      
 Class :character   1st Qu.:265.0   1st Qu.: 0.000   Class :character  
 Mode  :character   Median :344.5   Median : 4.000   Mode  :character  
                    Mean   :334.3   Mean   : 5.857                     
                    3rd Qu.:415.0   3rd Qu.:10.000                     
                    Max.   :482.0   Max.   :41.000                     
                    NA's   :12264                                      
  bioregion           bagueur             expert          tendance_shoc     
 Length:13720       Length:13720       Length:13720       Length:13720      
 Class :character   Class :character   Class :character   Class :character  
 Mode  :character   Mode  :character   Mode  :character   Mode  :character  
                                                                            
                                                                            
                                                                            
                                                                            
 tendances_stoc     tendances_stoc_simplifie pourcentage_stoc  
 Length:13720       Length:13720             Min.   :-0.77334  
 Class :character   Class :character         1st Qu.:-0.43732  
 Mode  :character   Mode  :character         Median :-0.24471  
                                             Mean   :-0.09049  
                                             3rd Qu.:-0.08037  
                                             Max.   : 2.77736  
                                             NA's   :490       
 tendance_shoc_niv1 tendance_shoc_niv2 comparaison_niv1   comparaison_niv2  
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 Class :character   Class :character   Class :character   Class :character  
 Mode  :character   Mode  :character   Mode  :character   Mode  :character  
                                                                            
                                                                            
                                                                            
                                                                            
[1] "espece"

        Accenteur mouchet       Alouette des champs        Bouscarle de Cetti 
                      490                       490                       490 
              Bruant zizi      Chardonneret élégant         Choucas des tours 
                      490                       490                       490 
          Geai des chênes    Grimpereau des jardins              Grive draine 
                      490                       490                       490 
            Grive litorne       Grosbec cassenoyaux                Merle noir 
                      490                       490                       490 
            Mésange bleue             Mésange noire          Mésange nonnette 
                      490                       490                       490 
                 Pic vert               Pie bavarde             Pigeon ramier 
                      490                       490                       490 
        Pinson des arbres            Pipit farlouse           Pouillot véloce 
                      490                       490                       490 
Roitelet à triple bandeau            Roitelet huppé       Rougegorge familier 
                      490                       490                       490 
         Tarin des aulnes        Tourterelle turque         Troglodyte mignon 
                      490                       490                       490 
         Verdier d'Europe                      <NA> 
                      490                         0 
[1] "departement"

  01   02   03   04   05   06   07   08   09   10   11   13   14   15   16   17 
 280   56   56   56  112   56   84   56   84  168  112  112  112   28   56  196 
  18   19   21   22   23   24   25   26   27   28   29   2B   30   31   32   33 
 280   28  168  140  112  224   56  168   56  112  224   56  196  336  140  420 
  34   35   37   38   40   41   42   43   44   45   46   47   48   49   50   51 
 280  196  196  196   56  168  364   56  644  196  196   56   28  448   56   84 
  52   53   55   56   57   58   59   60   62   63   64   65   66   67   68   69 
  84  196   28  252   28   28  308  140  280   84   84   28  196  112  196  280 
  70   71   72   73   74   75   76   77   78   79   80   81   82   83   84   85 
  28  196  140   56   84  112  112   84  364  476  140  168   28  168  168  280 
  86   87   88   89   90   91   92   93   94   95   su <NA> 
 112   56   28   84   56  196  280  140   84  140   56    0 
[1] "participation_stoc"

 Non  Oui <NA> 
7840 5880    0 
[1] "participation_shoc"

 Non  Oui <NA> 
8176 5544    0 
[1] "participation_epoc"

 Non  Oui <NA> 
9492 4228    0 
[1] "sexe"

   F    H <NA> 
2856 8512 2352 
[1] "cocheur"

  Non   Oui  <NA> 
12264  1456     0 
[1] "anciennete"

   0    1    2    3    4    5    6    7    8    9   10   11   12   13   14   15 
3640  644  980 1148  924 1120  504  392  504  140 1400  280  336   84   28  448 
  17   18   19   20   21   22   23   24   25   41 <NA> 
  84  140   28  392   28   56  168  112  112   28    0 
[1] "region"

      Auvergne-Rhône-Alpes    Bourgogne-Franche-Comté 
                      2016                       1092 
                  Bretagne        Centre-Val de Loire 
                       644                       1288 
                     Corse                  Grand Est 
                        56                        952 
           Hauts-de-France              Île-de-France 
                       728                       1176 
                 Normandie         Nouvelle-Aquitaine 
                      1120                       1792 
                 Occitanie           Pays de la Loire 
                      1820                        448 
Provence-Alpes-Côte d’Azur                         su 
                       532                         56 
                      <NA> 
                         0 
[1] "bioregion"

 ALP  ATL  CON MATL  MED MMED <NA> 
1092 2072 6776 2408  476  896    0 
[1] "bagueur"

  Non   Oui  <NA> 
12796   924     0 
[1] "expert"

 Non  Oui <NA> 
5124 8596    0 
[1] "tendances_stoc"

          Augmentation forte         Augmentation modérée 
                        1470                         2940 
Augmentation modérée à forte                  Déclin fort 
                         490                          980 
               Déclin modéré         Déclin modéré à fort 
                        3430                         1470 
                      Stable                         <NA> 
                        2450                          490 
[1] "pourcentage_stoc"

 -0.773339424601803  -0.664473778519284  -0.662380208402312  -0.649818787700483 
                490                 490                 490                 490 
 -0.571309908314051  -0.523157795623706  -0.437321420827873   -0.41847928977513 
                490                 490                 490                 490 
 -0.325315419569897  -0.320081494277468  -0.286584372405923   -0.28239723217198 
                490                 490                 490                 490 
 -0.261461531002265  -0.244712970066493  -0.210169063136463  -0.177718726323404 
                490                 490                 490                 490 
 -0.155736240095203  -0.132706968808516  -0.125379473399116 -0.0992098469369719 
                490                 490                 490                 490 
-0.0803677158842282 -0.0165138273165966  0.0389657807831488    0.12270858546201 
                490                 490                 490                 490 
  0.600042572131518    1.43642383386164    2.77735549378191                <NA> 
                490                 490                 490                 490 
[1] "tendances_stoc_simplifie"

Augmentation       Déclin       Stable         <NA> 
        4900         5880         2450          490 
[1] "tendances_stoc_simplifie_2"
Warning: Unknown or uninitialised column: `tendances_stoc_simplifie_2`.

<NA> 
   0 
[1] "detectabilite"

Faible  Forte   <NA> 
  6860   6860      0 
[1] "gregaire"

 Non  Oui <NA> 
5880 7840    0 
[1] "fluctuante"

  Non   Oui  <NA> 
10290  3430     0 
[1] "migrateur"

    Non     Oui Partiel    <NA> 
   4410    1470    7840       0 
[1] "migrateur simplifié"

 Non  Oui <NA> 
4410 9310    0 
[1] "abondance"

   1500   22500   45000   75000   80000  225000   3e+05   4e+05  525000  650000 
    490     490     490     490     490     980     490     490     490     490 
  7e+05  750000   8e+05 1250000 1300000 1500000 1650000 2500000 3250000   4e+06 
    980     490     490     490     490    1470     490     490     980     490 
4500000 6500000   9e+06    <NA> 
    490     490     490       0 
[1] "abondance log"

 7.3132203870903 10.0212705881925 10.7144177687525 11.2252433925184 
             490              490              490              490 
 11.289781913656 12.3238556811866 12.6115377536383 12.8992198260901 
             490              980              490              490 
13.1711535415738 13.3847276418718 13.4588356140255 13.5278284855125 
             490              490              980              490 
13.5923670066501 14.0386541092785 14.0778748224318 14.2209756660724 
             490              490              490             1470 
14.3162858458768 14.7318012898384 14.9941655543059 15.2018049190842 
             490              490              980              490 
15.3195879547405 15.6873127348659 16.0127351353005             <NA> 
             490              490              490                0 
[1] "fauneFrance"

 -0.852879689044691  -0.840494517413959  -0.838284301897863  -0.811244007565813 
                490                 490                 490                 490 
 -0.787270138364202  -0.718195925523346  -0.717419363314988  -0.608979420065839 
                490                 490                 490                 490 
 -0.570290692608421  -0.561429918692543  -0.544026960484729  -0.520869477194468 
                490                 490                 490                 490 
 -0.494127860634863  -0.476247017991137  -0.427960778112476  -0.376926702727318 
                490                 490                 490                 490 
 -0.369260639901221  -0.281389639247807 -0.0582773432311487 -0.0549719758827538 
                490                 490                 490                 490 
 0.0410429720326701   0.249281114981551    1.13065930961621    1.16377271865465 
                490                 490                 490                 490 
   1.85897510179839    2.00526747474211    2.24215877199424    2.43536346706337 
                490                 490                 490                 490 
               <NA> 
                  0 
[1] "regime"

  Granivore Insectivore    Omnivore        <NA> 
       4410        4410        4900           0 
[1] "popularite"

 Non  Oui <NA> 
5390 8330    0 
[1] "comparaison_niv1"

different identique      <NA> 
     9436      4284         0 
[1] "comparaison_niv2"

different identique      <NA> 
    10500      2864       356 

FREQUENCES

niv 1

Shoc vs hasard


    Chi-squared test for given probabilities

data:  obs_shoc
X-squared = 700, df = 3, p-value < 2.2e-16
                 Tendance Observé Attendu Résidu_std.Var1 Résidu_std.Freq
Augmentation Augmentation    4410    3430    Augmentation       19.321836
Déclin             Déclin    3920    3430          Déclin        9.660918
Incertain       Incertain    2940    3430       Incertain       -9.660918
Stable             Stable    2450    3430          Stable      -19.321836

p-value < 0.05 → la distribution est significativement différente du hasard

Niv 1 vs hasard


    Chi-squared test for given probabilities

data:  obs_avis_niv1
X-squared = 3238.7, df = 4, p-value < 2.2e-16
                 Tendance Observé Attendu Résidu_std.Var1 Résidu_std.Freq
Augmentation Augmentation    2033    2744    Augmentation       -15.17513
Déclin             Déclin    3269    2744          Déclin        11.20527
Fluctuante     Fluctuante    1054    2744      Fluctuante       -36.07029
Incertain       Incertain    2361    2744       Incertain        -8.17451
Stable             Stable    5003    2744          Stable        48.21467

p-value < 0.05 → la distribution est significativement différente du hasard

Shoc vs niv 1

     Augmentation Déclin Incertain Stable
SHOC         4410   3920      2940   2450
AVIS         2033   3269      2361   5003

    Pearson's Chi-squared test

data:  tab_chi2
X-squared = 1834.5, df = 3, p-value < 2.2e-16
[1] "résidus"
     Augmentation   Déclin Incertain    Stable
SHOC     30.39867  5.03482  5.647143 -39.01322
AVIS    -30.39867 -5.03482 -5.647143  39.01322
[1] "proportions"
     Augmentation    Déclin Incertain    Stable
SHOC    0.3214286 0.2857143 0.2142857 0.1785714
AVIS    0.1605084 0.2580925 0.1864045 0.3949945

p-value < 0.05 → les distributions diffèrent significativement entre SHOC et AVIS

Conclusions :

🔹 Augmentation

Résidus : SHOC +27.6, AVIS −27.6

Proportions : SHOC 30.0 %, AVIS 16.1 %

👉 Augmentation est massivement plus fréquente dans SHOC que dans AVIS C’est l’un des moteurs principaux du χ².

🔹 Déclin

Résidus : SHOC +0.92, AVIS −0.92

Proportions : SHOC 26.7 %, AVIS 26.2 %

👉 Aucune différence réelle Déclin se comporte de la même manière dans les deux sources.

🔹 Incertain

Résidus : SHOC +16.1, AVIS −16.1

Proportions : SHOC 26.7 %, AVIS 18.6 %

👉 Incertain est fortement sur-représenté dans SHOC Clairement différent entre les deux distributions.

🔹 Stable

Résidus : SHOC −42.2, AVIS +42.2

Proportions : SHOC 16.7 %, AVIS 39.1 %

👉 Stable est massivement plus fréquent dans AVIS que dans SHOC C’est le contraste le plus fort du tableau.

En résumé :

Les distributions de tendances diffèrent fortement entre SHOC et AVIS (χ², p < 0.001). Les écarts sont principalement dus à une sur-représentation des modalités « Augmentation » et « Incertain » dans SHOC, tandis que la modalité « Stable » est largement dominante dans AVIS. La modalité « Déclin » ne montre pas de différence significative entre les deux sources.

SHOC → profil plus dynamique / incertain : plus d’Augmentation, plus d’Incertain, peu de Stable

AVIS → profil nettement plus stable, Stable ≈ 40 %, moins d’Augmentation

👉 Ce n’est pas un effet d’échantillon, mais un changement structurel de profil.

Interprétations possibles ?

Chez les participant.es, biais vers le stable, et peu d’aumgmentation. En demandant de répondre pour des tendances, on pense moins facilement à répondre stable ? Et oin parle beaucoup des déclins (média, crise ecolo…), mais peu des augmentations, donc les gens n’y pensent pas ?

!!! niv 2

PROPORTION IDENTIQUE vs DIFFERENT

niv 1

[1] "proportion de tendances d'identiques vs différentes, niveau 1"
[1] "toutes les tendances"
       Var1 Freq      prop
1 different 9436 0.6877551
2 identique 4284 0.3122449
3      <NA>    0 0.0000000
[1] "declin et augmentation seulement"
       Var1 Freq      prop
1 different 5964 0.7159664
2 identique 2366 0.2840336
3      <NA>    0 0.0000000

!!! niv 2

[1] "proportion de tendances d'identiques vs différentes, niveau 2"
[1] "toutes les tendances"
       Var1  Freq       prop
1 different 10500 0.76530612
2 identique  2864 0.20874636
3      <NA>   356 0.02594752
[1] "declin et augmentation seulement"
       Var1 Freq      prop
1 different 5964 0.7159664
2 identique 2366 0.2840336
3      <NA>    0 0.0000000

ANALYSES ORDINALES

niv 1

données

aléatoire

       df      AIC
m_n1.1  3 14300.13
m_n1.7  4 14302.11
m_n1.5  4 14302.13
m_n1.6  4 14302.13
m_n1.4  3 14442.81
m_n1.2  3 14468.69
m_n1.3  3 14473.24
Cumulative Link Mixed Model fitted with the Laplace approximation

formula: avis_niv1 ~ 1 + (1 | email)
data:    dt1

 link  threshold nobs logLik   AIC      niter    max.grad cond.H 
 logit flexible  7120 -7147.06 14300.13 117(368) 3.27e-06 7.3e+00

Random effects:
 Groups Name        Variance Std.Dev.
 email  (Intercept) 0.2729   0.5224  
Number of groups:  email 397 

No Coefficients

Threshold coefficients:
                    Estimate Std. Error z value
Déclin|Stable       -1.17264    0.03910  -29.99
Stable|Augmentation  1.33043    0.03986   33.37

base

Cumulative Link Mixed Model fitted with the Laplace approximation

formula: avis_niv1 ~ tendance_shoc_niv1 + (1 | email)
data:    dt1

 link  threshold nobs logLik   AIC      niter    max.grad cond.H 
 logit flexible  7120 -6727.49 13464.97 222(682) 3.84e-03 6.3e+00

Random effects:
 Groups Name        Variance Std.Dev.
 email  (Intercept) 0.3294   0.5739  
Number of groups:  email 397 

Coefficients:
                     Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)    
tendance_shoc_niv1.L   1.1356     0.0408  27.834  < 2e-16 ***
tendance_shoc_niv1.Q  -0.1313     0.0442  -2.971  0.00297 ** 
---
Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1

Threshold coefficients:
                    Estimate Std. Error z value
Déclin|Stable       -1.27787    0.04243  -30.11
Stable|Augmentation  1.48848    0.04349   34.23

espece

Cumulative Link Mixed Model fitted with the Laplace approximation

formula: avis_niv1 ~ tendance_shoc_niv1 * espece + (1 | email)
data:    dt1

 link  threshold nobs logLik   AIC      niter       max.grad cond.H 
 logit flexible  7120 -5996.93 12041.85 3714(11170) 3.76e-03 1.4e+02

Random effects:
 Groups Name        Variance Std.Dev.
 email  (Intercept) 0.4857   0.6969  
Number of groups:  email 397 

Coefficients:
                                Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)    
tendance_shoc_niv1.L             1.01063    0.10757   9.395  < 2e-16 ***
tendance_shoc_niv1.Q            -0.94924    0.10793  -8.795  < 2e-16 ***
especeBouscarle de Cetti         1.02421    0.16866   6.072 1.26e-09 ***
especeBruant zizi               -0.98578    0.16540  -5.960 2.53e-09 ***
especeChoucas des tours          1.07236    0.15576   6.885 5.79e-12 ***
especeGeai des chênes            1.46891    0.15551   9.446  < 2e-16 ***
especeGrimpereau des jardins    -0.64779    0.15154  -4.275 1.91e-05 ***
especeGrive draine              -0.49593    0.16461  -3.013  0.00259 ** 
especeMerle noir                 1.13181    0.15489   7.307 2.73e-13 ***
especeMésange bleue             -0.01333    0.14946  -0.089  0.92895    
especeMésange nonnette          -2.35238    0.17033 -13.811  < 2e-16 ***
especePic vert                  -0.84328    0.14944  -5.643 1.67e-08 ***
especePie bavarde                0.91988    0.14511   6.339 2.31e-10 ***
especePigeon ramier              2.05308    0.15623  13.141  < 2e-16 ***
especePinson des arbres         -1.25101    0.15284  -8.185 2.72e-16 ***
especePipit farlouse            -1.20040    0.17727  -6.772 1.27e-11 ***
especePouillot véloce            0.08444    0.15808   0.534  0.59323    
especeRoitelet à triple bandeau -0.36924    0.16001  -2.308  0.02102 *  
especeRoitelet huppé            -0.44197    0.17825  -2.480  0.01316 *  
especeTroglodyte mignon          0.48798    0.15397   3.169  0.00153 ** 
especeVerdier d'Europe          -2.16048    0.18060 -11.963  < 2e-16 ***
---
Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1

Threshold coefficients:
                    Estimate Std. Error z value
Déclin|Stable       -1.63571    0.07555  -21.65
Stable|Augmentation  1.60172    0.07514   21.32

trait

                    df      AIC
m_n1_trait_allint   24 12041.85
m_n1_trait_allint_1 24 12041.85
m_n1_trait_allint_2 24 12041.85
m_n1_trait_all      15 12449.00
m_n1_trait_3int      8 12626.41
m_n1_trait_3         6 12663.54
m_n1_trait_4int     10 12907.52
m_n1_trait_6int      8 13007.70
m_n1_trait_8int      8 13025.04
m_n1_trait_2         6 13155.55
m_n1_trait_5int      9 13187.16
m_n1_trait_7int      8 13207.88
m_n1_trait_8         6 13235.30
m_n1_trait_7         6 13279.68
m_n1_trait_4         7 13290.92
m_n1_trait_6         6 13329.04
m_n1_trait_5         7 13387.73
m_n1_trait_1         6 13436.64
m_n1_base            5 13464.97
Cumulative Link Mixed Model fitted with the Laplace approximation

formula: 
avis_niv1 ~ tendance_shoc_niv1 + abondance_log + regime + popularite +  
    detectabilite + migrateur + gregaire + fauneFrance + pourcentage_stoc +  
    tendance_shoc_niv1:(abondance_log + popularite + detectabilite +  
        regime + migrateur + gregaire + fauneFrance + pourcentage_stoc) +  
    (1 | email)
data:    dt1

 link  threshold nobs logLik   AIC      niter       max.grad cond.H 
 logit flexible  7120 -5996.93 12041.85 4922(14871) 8.11e-03 5.1e+06

Random effects:
 Groups Name        Variance Std.Dev.
 email  (Intercept) 0.4857   0.6969  
Number of groups:  email 397 

Coefficients:
                                         Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
tendance_shoc_niv1.L                    -33.83330    4.39527  -7.698 1.39e-14
tendance_shoc_niv1.Q                      7.94314    2.15689   3.683 0.000231
abondance_log                            -1.40453    0.22996  -6.108 1.01e-09
regimeInsectivore                         3.01276    0.32411   9.295  < 2e-16
regimeOmnivore                           -0.16919    0.31217  -0.542 0.587836
populariteOui                             4.73386    0.41746  11.340  < 2e-16
detectabiliteForte                        2.26927    0.26397   8.597  < 2e-16
migrateurOui                              3.13955    0.52430   5.988 2.12e-09
migrateurPartiel                          6.69421    0.55947  11.965  < 2e-16
gregaireOui                              -4.31148    0.38067 -11.326  < 2e-16
fauneFrance                              -1.51377    0.21863  -6.924 4.40e-12
pourcentage_stoc                          3.15279    0.74144   4.252 2.12e-05
tendance_shoc_niv1.L:abondance_log        3.74992    0.37986   9.872  < 2e-16
tendance_shoc_niv1.Q:abondance_log       -1.32127    0.18979  -6.962 3.36e-12
tendance_shoc_niv1.L:populariteOui       -5.94210    0.64051  -9.277  < 2e-16
tendance_shoc_niv1.Q:populariteOui       10.09106    1.07339   9.401  < 2e-16
tendance_shoc_niv1.L:detectabiliteForte  -4.77114    1.00698  -4.738 2.16e-06
tendance_shoc_niv1.Q:detectabiliteForte   0.01013    0.38481   0.026 0.978990
tendance_shoc_niv1.L:regimeInsectivore  -10.68331    0.84097 -12.704  < 2e-16
tendance_shoc_niv1.L:regimeOmnivore      -4.34448    0.71153  -6.106 1.02e-09
tendance_shoc_niv1.L:migrateurPartiel    -8.97309    0.73699 -12.175  < 2e-16
                                           
tendance_shoc_niv1.L                    ***
tendance_shoc_niv1.Q                    ***
abondance_log                           ***
regimeInsectivore                       ***
regimeOmnivore                             
populariteOui                           ***
detectabiliteForte                      ***
migrateurOui                            ***
migrateurPartiel                        ***
gregaireOui                             ***
fauneFrance                             ***
pourcentage_stoc                        ***
tendance_shoc_niv1.L:abondance_log      ***
tendance_shoc_niv1.Q:abondance_log      ***
tendance_shoc_niv1.L:populariteOui      ***
tendance_shoc_niv1.Q:populariteOui      ***
tendance_shoc_niv1.L:detectabiliteForte ***
tendance_shoc_niv1.Q:detectabiliteForte    
tendance_shoc_niv1.L:regimeInsectivore  ***
tendance_shoc_niv1.L:regimeOmnivore     ***
tendance_shoc_niv1.L:migrateurPartiel   ***
---
Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1

Threshold coefficients:
                    Estimate Std. Error z value
Déclin|Stable        -16.007      3.367  -4.755
Stable|Augmentation  -12.770      3.363  -3.797

participant

                        df      AIC
m_n1_participant_allint 14 13429.54
m_n1_participant_1int    8 13438.72
m_n1_participant_1       6 13450.92
m_n1_participant_2int    8 13451.01
m_n1_participant_all     8 13454.38
m_n1_participant_3int    8 13461.72
m_n1_base                5 13464.97
m_n1_participant_3       6 13465.59
m_n1_participant_2       6 13466.75
Cumulative Link Mixed Model fitted with the Laplace approximation

formula: avis_niv1 ~ tendance_shoc_niv1 + sexe + anciennete + expert +  
    tendance_shoc_niv1:(sexe + anciennete + expert) + (1 | email)
data:    dt1

 link  threshold nobs logLik   AIC      niter      max.grad cond.H 
 logit flexible  7120 -6700.77 13429.54 2444(7353) 3.28e-03 1.4e+03

Random effects:
 Groups Name        Variance Std.Dev.
 email  (Intercept) 0.3077   0.5547  
Number of groups:  email 397 

Coefficients:
                                  Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)    
tendance_shoc_niv1.L             0.6883376  0.0951473   7.234 4.67e-13 ***
tendance_shoc_niv1.Q            -0.1260898  0.1076122  -1.172 0.241316    
sexeH                            0.3364358  0.0860621   3.909 9.26e-05 ***
anciennete                       0.0001126  0.0060716   0.019 0.985205    
expertOui                        0.0404247  0.0848088   0.477 0.633606    
tendance_shoc_niv1.L:sexeH       0.3406652  0.0906436   3.758 0.000171 ***
tendance_shoc_niv1.Q:sexeH      -0.1036382  0.1040135  -0.996 0.319060    
tendance_shoc_niv1.L:anciennete  0.0236736  0.0062633   3.780 0.000157 ***
tendance_shoc_niv1.Q:anciennete -0.0018711  0.0072067  -0.260 0.795142    
tendance_shoc_niv1.L:expertOui   0.0549318  0.0886425   0.620 0.535455    
tendance_shoc_niv1.Q:expertOui   0.1231838  0.1017438   1.211 0.226001    
---
Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1

Threshold coefficients:
                    Estimate Std. Error z value
Déclin|Stable       -1.00159    0.09024  -11.10
Stable|Augmentation  1.77620    0.09232   19.24

plot (latente)

plot (response)

2 plot (response)

3 plot (response)

espece + participant

                                df      AIC
m_n1_trait_participant_allint_3 31 11999.66
m_n1_trait_participant_allint_4 31 12010.71
m_n1_trait_participant_allint_2 29 12016.33
m_n1_trait_participant_allint_1 27 12028.18
m_n1_trait_allint               24 12041.85
m_n1_trait_participant_allint_6 28 12266.92
m_n1_trait_participant_allint_9 26 12360.86
m_n1_trait_participant_allint_8 26 12387.59
m_n1_trait_participant_allint_5 24 12406.78
m_n1_trait_participant_allint_7 24 12406.78
m_n1_trait_all                  15 12449.00
m_n1_trait_3int                  8 12626.41
m_n1_trait_3                     6 12663.54
m_n1_trait_4int                 10 12907.52
m_n1_trait_6int                  8 13007.70
m_n1_trait_2int                  8 13124.40
m_n1_trait_2                     6 13155.55
m_n1_trait_5int                  9 13187.16
m_n1_trait_4                     7 13290.92
m_n1_trait_6                     6 13329.04
m_n1_trait_1int                  8 13348.01
m_n1_trait_5                     7 13387.73
m_n1_participant_allint         14 13429.54
m_n1_trait_1                     6 13436.64
m_n1_participant_1int            8 13438.72
m_n1_participant_1               6 13450.92
m_n1_participant_2int            8 13451.01
m_n1_participant_all             8 13454.38
m_n1_participant_3int            8 13461.72
m_n1_base                        5 13464.97
m_n1_participant_3               6 13465.59
m_n1_participant_2               6 13466.75
Cumulative Link Mixed Model fitted with the Laplace approximation

formula: 
avis_niv1 ~ tendance_shoc_niv1 + abondance_log + regime + popularite +  
    detectabilite + migrateur + gregaire + fauneFrance + pourcentage_stoc +  
    sexe + anciennete + expert + tendance_shoc_niv1:(abondance_log +  
    popularite + detectabilite + regime + migrateur + gregaire +  
    sexe + anciennete) + (1 | email)
data:    dt1

 link  threshold nobs logLik   AIC      niter       max.grad cond.H 
 logit flexible  7120 -5968.83 11999.66 7900(23704) 3.26e+00 7.0e+06

Random effects:
 Groups Name        Variance Std.Dev.
 email  (Intercept) 0.4518   0.6722  
Number of groups:  email 397 

Coefficients:
                                          Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
tendance_shoc_niv1.L                    -32.585556   4.612988  -7.064 1.62e-12
tendance_shoc_niv1.Q                      8.214112   2.192154   3.747 0.000179
abondance_log                            -1.298261   0.239213  -5.427 5.72e-08
regimeInsectivore                         3.005832   0.329281   9.128  < 2e-16
regimeOmnivore                           -0.049018   0.321235  -0.153 0.878720
populariteOui                             4.690181   0.429352  10.924  < 2e-16
detectabiliteForte                        2.305668   0.264569   8.715  < 2e-16
migrateurOui                              3.258662   0.528465   6.166 6.99e-10
migrateurPartiel                          6.508037   0.584195  11.140  < 2e-16
gregaireOui                              -4.200506   0.396084 -10.605  < 2e-16
fauneFrance                              -1.571077   0.221197  -7.103 1.22e-12
pourcentage_stoc                          2.895107   0.766215   3.778 0.000158
sexeH                                     0.399897   0.098626   4.055 5.02e-05
anciennete                                0.001510   0.006964   0.217 0.828382
expertOui                                 0.086680   0.096747   0.896 0.370282
tendance_shoc_niv1.L:abondance_log        3.603401   0.400169   9.005  < 2e-16
tendance_shoc_niv1.Q:abondance_log       -1.313038   0.193832  -6.774 1.25e-11
tendance_shoc_niv1.L:populariteOui       -5.826193   0.657463  -8.862  < 2e-16
tendance_shoc_niv1.Q:populariteOui        9.667994   1.126479   8.582  < 2e-16
tendance_shoc_niv1.L:detectabiliteForte  -4.368360   1.044393  -4.183 2.88e-05
tendance_shoc_niv1.Q:detectabiliteForte   0.087217   0.387031   0.225 0.821708
tendance_shoc_niv1.L:regimeInsectivore  -10.461893   0.875271 -11.953  < 2e-16
tendance_shoc_niv1.L:regimeOmnivore      -4.479939   0.721440  -6.210 5.31e-10
tendance_shoc_niv1.L:migrateurPartiel    -8.758598   0.771341 -11.355  < 2e-16
tendance_shoc_niv1.L:sexeH                0.368286   0.095573   3.853 0.000116
tendance_shoc_niv1.Q:sexeH               -0.100292   0.108433  -0.925 0.355011
tendance_shoc_niv1.L:anciennete           0.027867   0.006182   4.508 6.55e-06
tendance_shoc_niv1.Q:anciennete           0.002904   0.007023   0.413 0.679285
                                           
tendance_shoc_niv1.L                    ***
tendance_shoc_niv1.Q                    ***
abondance_log                           ***
regimeInsectivore                       ***
regimeOmnivore                             
populariteOui                           ***
detectabiliteForte                      ***
migrateurOui                            ***
migrateurPartiel                        ***
gregaireOui                             ***
fauneFrance                             ***
pourcentage_stoc                        ***
sexeH                                   ***
anciennete                                 
expertOui                                  
tendance_shoc_niv1.L:abondance_log      ***
tendance_shoc_niv1.Q:abondance_log      ***
tendance_shoc_niv1.L:populariteOui      ***
tendance_shoc_niv1.Q:populariteOui      ***
tendance_shoc_niv1.L:detectabiliteForte ***
tendance_shoc_niv1.Q:detectabiliteForte    
tendance_shoc_niv1.L:regimeInsectivore  ***
tendance_shoc_niv1.L:regimeOmnivore     ***
tendance_shoc_niv1.L:migrateurPartiel   ***
tendance_shoc_niv1.L:sexeH              ***
tendance_shoc_niv1.Q:sexeH                 
tendance_shoc_niv1.L:anciennete         ***
tendance_shoc_niv1.Q:anciennete            
---
Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1

Threshold coefficients:
                    Estimate Std. Error z value
Déclin|Stable        -14.084      3.494  -4.031
Stable|Augmentation  -10.835      3.490  -3.104

Interprétation

1️⃣ Ce que modélise exactement ce CLMM

Variable réponse : avis_niv1 → variable ordinale à 3 niveaux (Déclin < Stable < Augmentation).

Modèle : Cumulative Link Mixed Model → on modélise la probabilité cumulée d’être dans une catégorie plus élevée.

Effet aléatoire : (1 | email) → chaque répondant a une propension personnelle à répondre plus pessimiste/optimiste → variance = 0.45, non négligeable → bon choix de modèle mixte.

2️⃣ Comment lire un coefficient dans ce type de modèle

👉 Signe du coefficient

positif → augmente la probabilité d’un avis plus favorable (vers Augmentation)

négatif → pousse vers un avis plus défavorable (Déclin)

👉 Attention

Les coefficients sont sur l’échelle du log-odds cumulatif

Leur valeur absolue n’est pas directement intuitive

Les interactions sont centrales ici → les effets simples ne s’interprètent jamais seuls

3️⃣ Effet clé : tendance_shoc_niv1

Tu as codé cette variable comme ordinale polynomiale :

.L = tendance linéaire

.Q = tendance quadratique

Effets principaux tendance_shoc_niv1.L = -32.6 tendance_shoc_niv1.Q = +8.2

👉 Interprétation

Plus la tendance SHOC est perçue comme négative, plus l’avis est très fortement tiré vers le déclin

L’effet n’est pas linéaire : il y a une courbure importante (Q significatif)

⚠️ MAIS : ces effets sont massivement modulés par les interactions → ils ne valent que pour la modalité de référence de toutes les autres variables.

4️⃣ Effets principaux des espèces (hors interactions)

À lire comme des biais systématiques indépendants de SHOC :

Effets allant vers Augmentation

regimeInsectivore +++

populariteOui +++

detectabiliteForte +++

migrateurOui / Partiel +++

pourcentage_stoc +

sexeH +

👉 Ces espèces (ou répondants) sont structurellement jugés plus positivement

Effets allant vers Déclin

abondance_log —

gregaireOui —

fauneFrance —

👉 Plus une espèce est abondante, grégaire ou bien connue, plus l’avis est sévère → biais classique de baseline shifting / exigence accrue

Effets non significatifs

anciennete

expert

👉 Pas de différence nette d’avis entre experts et non-experts, ni selon l’ancienneté en moyenne

5️⃣ Le cœur du modèle : les interactions avec tendance_shoc_niv1

C’est là que ton modèle devient intéressant scientifiquement.

Exemple clé : abondance tendance.L : abondance_log +++ tendance.Q : abondance_log —

👉 Lecture

Quand la tendance SHOC devient négative :

les espèces abondantes sont encore plus pénalisées

effet non linéaire → les répondants semblent dire :

“Si même une espèce abondante décline, alors c’est très grave.”

Popularité tendance.L : populariteOui — tendance.Q : populariteOui +++

👉 Les espèces populaires :

bénéficient d’un effet de seuil

mais subissent une chute brutale quand SHOC est négatif

Régime alimentaire tendance.L : Insectivore — tendance.L : Omnivore —

👉 Les insectivores (et omnivores) :

sont beaucoup plus sensibles à une tendance SHOC négative

signal perçu comme écologiquement alarmant

Migration tendance.L : migrateurPartiel —

👉 Les migrateurs partiels :

subissent une surpénalisation dès que SHOC se dégrade

Sexe et ancienneté tendance.L : sexeH + tendance.L : anciennete +

👉 Les hommes et les répondants expérimentés :

réagissent plus fortement à la dégradation SHOC

mais pas de différence moyenne, seulement dans la réaction au signal

6️⃣ Seuils (thresholds) Déclin | Stable = -14.1 Stable | Augmentation = -10.8

👉 Ces valeurs indiquent que :

il faut une très forte combinaison d’effets positifs pour atteindre Augmentation

le modèle est asymétrique, avec un biais structurel vers Déclin

👉 Cohérent avec :

une variable réponse déséquilibrée

ou une perception globalement pessimiste

7️⃣ Message scientifique synthétique (si tu dois l’écrire)

Les avis ne dépendent pas seulement de la tendance observée (SHOC), mais de la cohérence perçue entre cette tendance et les caractéristiques écologiques de l’espèce. Une dégradation est jugée d’autant plus sévèrement qu’elle concerne une espèce abondante, populaire, insectivore ou migratrice, suggérant un raisonnement fondé sur la plausibilité écologique et la gravité implicite du signal.

niv 2

données

aléatoire

       df      AIC
m_n2.1  7 18975.04
m_n2.7  8 18976.87
m_n2.6  8 18977.04
m_n2.5  8 18977.04
m_n2.4  7 19157.90
m_n2.2  7 19197.78
m_n2.3  7 19201.27
Cumulative Link Mixed Model fitted with the Laplace approximation

formula: avis_niv2 ~ 1 + (1 | email)
data:    dt2

 link  threshold nobs logLik   AIC      niter     max.grad cond.H 
 logit flexible  6881 -9480.52 18975.04 376(1557) 4.89e-03 2.8e+01

Random effects:
 Groups Name        Variance Std.Dev.
 email  (Intercept) 0.3393   0.5825  
Number of groups:  email 397 

No Coefficients

Threshold coefficients:
                                               Estimate Std. Error z value
Déclin fort|Déclin modéré à fort               -3.71827    0.08099  -45.91
Déclin modéré à fort|Déclin modéré             -2.35538    0.05194  -45.35
Déclin modéré|Stable                           -1.20747    0.04182  -28.87
Stable|Augmentation modéré                      1.43182    0.04298   33.31
Augmentation modéré|Augmentation modéré à fort  2.75992    0.05775   47.79
Augmentation modéré à fort|Augmentation fort    4.06019    0.09279   43.76

base

espece

Cumulative Link Mixed Model fitted with the Laplace approximation

formula: avis_niv2 ~ tendance_shoc_niv2 * espece + (1 | email) + (1 |  
    departement)
data:    dt2

 link  threshold nobs logLik   AIC      niter       max.grad cond.H 
 logit flexible  6881 -8246.69 16551.38 5869(29226) 2.63e-03 1.2e+02

Random effects:
 Groups      Name        Variance Std.Dev.
 email       (Intercept) 0.53687  0.7327  
 departement (Intercept) 0.01533  0.1238  
Number of groups:  email 397,  departement 89 

Coefficients:
                                Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)    
tendance_shoc_niv2.L             2.59038    0.11813  21.929  < 2e-16 ***
tendance_shoc_niv2.Q            -2.02970    0.10978 -18.488  < 2e-16 ***
tendance_shoc_niv2.C            -0.13073    0.11483  -1.139  0.25490    
tendance_shoc_niv2^4             0.09672    0.12128   0.797  0.42519    
tendance_shoc_niv2^5             0.25080    0.11509   2.179  0.02932 *  
tendance_shoc_niv2^6            -0.82591    0.10985  -7.519 5.53e-14 ***
especeBouscarle de Cetti         1.75330    0.17436  10.056  < 2e-16 ***
especeBruant zizi               -1.20415    0.18184  -6.622 3.54e-11 ***
especeChoucas des tours          0.96913    0.16885   5.739 9.50e-09 ***
especeGeai des chênes            1.43647    0.15460   9.291  < 2e-16 ***
especeGrive draine              -0.49617    0.15844  -3.132  0.00174 ** 
especeMerle noir                 1.05876    0.15432   6.861 6.84e-12 ***
especeMésange bleue             -0.10694    0.15030  -0.712  0.47675    
especeMésange nonnette          -2.37066    0.16731 -14.169  < 2e-16 ***
especePic vert                  -0.86119    0.15117  -5.697 1.22e-08 ***
especePie bavarde                0.96766    0.14616   6.621 3.57e-11 ***
especePigeon ramier              2.36308    0.16495  14.326  < 2e-16 ***
especePinson des arbres         -1.29323    0.15538  -8.323  < 2e-16 ***
especePipit farlouse            -1.30592    0.16358  -7.983 1.42e-15 ***
especeRoitelet à triple bandeau -0.30386    0.16232  -1.872  0.06121 .  
especeTroglodyte mignon          0.49905    0.15280   3.266  0.00109 ** 
---
Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1

Threshold coefficients:
                                               Estimate Std. Error z value
Déclin fort|Déclin modéré à fort               -4.09780    0.09875  -41.49
Déclin modéré à fort|Déclin modéré             -2.50228    0.07273  -34.41
Déclin modéré|Stable                           -1.02940    0.06377  -16.14
Stable|Augmentation modéré                      2.35574    0.06854   34.37
Augmentation modéré|Augmentation modéré à fort  3.94700    0.08301   47.55
Augmentation modéré à fort|Augmentation fort    5.42180    0.11439   47.40

trait

                    df      AIC
m_n2_trait_allint_7 29 16551.78
m_n2_trait_allint_2 27 16742.23
m_n2_trait_allint_3 26 16745.00
m_n2_trait_all      24 16817.16
m_n2_trait_4int     19 16961.88
m_n2_trait_3int     17 17006.53
m_n2_trait_3        15 17022.57
m_n2_trait_4        15 17037.68
m_n2_trait_7int     18 17163.13
m_n2_trait_6int     19 17220.58
m_n2_trait_8int     18 17321.68
m_n2_trait_9int     18 17321.68
m_n2_trait_5        16 17524.98
m_n2_trait_5int     19 17527.17
m_n2_trait_6        16 17543.66
m_n2_trait_2        15 17666.12
Cumulative Link Mixed Model fitted with the Laplace approximation

formula: 
avis_niv2 ~ tendance_shoc_niv2 + abondance_log + regime + popularite +  
    detectabilite + migrateur + gregaire + fauneFrance + tendance_shoc_niv2:(popularite +  
    fauneFrance) + (1 | email) + (1 | departement)
data:    dt2

 link  threshold nobs logLik   AIC      niter       max.grad cond.H 
 logit flexible  6881 -8246.89 16551.78 7668(38554) 1.62e+00 1.6e+07

Random effects:
 Groups      Name        Variance Std.Dev.
 email       (Intercept) 0.53539  0.7317  
 departement (Intercept) 0.01483  0.1218  
Number of groups:  email 397,  departement 89 

Coefficients:
                                   Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)    
tendance_shoc_niv2.L                18.6679     4.6245   4.037 5.42e-05 ***
tendance_shoc_niv2.Q                -5.2839     3.6430  -1.450  0.14694    
tendance_shoc_niv2.C                 5.0884     1.9554   2.602  0.00926 ** 
tendance_shoc_niv2^4                 1.1865     0.4940   2.402  0.01632 *  
tendance_shoc_niv2^5                 1.1605     0.8884   1.306  0.19145    
tendance_shoc_niv2^6                -0.3956     0.2684  -1.474  0.14053    
abondance_log                       -2.0227     0.3434  -5.890 3.87e-09 ***
regimeInsectivore                    2.3546     0.3210   7.336 2.20e-13 ***
regimeOmnivore                      -0.2957     0.2395  -1.235  0.21700    
populariteOui                        0.2289     1.0288   0.222  0.82395    
detectabiliteForte                   3.1847     0.3056  10.421  < 2e-16 ***
migrateurOui                        -4.6840     0.6821  -6.867 6.54e-12 ***
migrateurPartiel                     0.9339     0.2371   3.939 8.19e-05 ***
gregaireOui                         -1.3387     0.3114  -4.299 1.71e-05 ***
fauneFrance                          1.0872     1.9593   0.555  0.57896    
tendance_shoc_niv2.L:populariteOui  -9.9793     3.1150  -3.204  0.00136 ** 
tendance_shoc_niv2.Q:populariteOui   6.6385     3.9824   1.667  0.09553 .  
tendance_shoc_niv2.L:fauneFrance    25.4603     5.9679   4.266 1.99e-05 ***
tendance_shoc_niv2.Q:fauneFrance     1.7427     6.1765   0.282  0.77782    
tendance_shoc_niv2.C:fauneFrance    13.8755     2.8637   4.845 1.26e-06 ***
tendance_shoc_niv2^4:fauneFrance     2.4535     1.6742   1.465  0.14280    
---
Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1

Threshold coefficients:
                                               Estimate Std. Error z value
Déclin fort|Déclin modéré à fort                -30.017      4.678  -6.416
Déclin modéré à fort|Déclin modéré              -28.423      4.677  -6.077
Déclin modéré|Stable                            -26.952      4.676  -5.764
Stable|Augmentation modéré                      -23.572      4.671  -5.046
Augmentation modéré|Augmentation modéré à fort  -21.982      4.671  -4.706
Augmentation modéré à fort|Augmentation fort    -20.510      4.672  -4.390

participant

                        df      AIC
m_n2_participant_allint 35 17639.89
m_n2_participant_2int   21 17668.12
m_n2_participant_1int   21 17669.90
m_n2_participant_1      15 17687.81
m_n2_participant_3int   21 17688.90
m_n2_participant_all    17 17691.66
m_n2_base               14 17704.51
m_n2_participant_3      15 17705.85
m_n2_participant_2      15 17706.51
Cumulative Link Mixed Model fitted with the Laplace approximation

formula: avis_niv2 ~ tendance_shoc_niv2 + sexe + anciennete + expert +  
    tendance_shoc_niv2:(sexe + anciennete + expert) + (1 | email) +  
    (1 | departement)
data:    dt2

 link  threshold nobs logLik   AIC      niter       max.grad cond.H 
 logit flexible  6881 -8784.95 17639.89 9838(40019) 7.20e+00 1.1e+04

Random effects:
 Groups      Name        Variance Std.Dev.
 email       (Intercept) 0.400634 0.6330  
 departement (Intercept) 0.005013 0.0708  
Number of groups:  email 397,  departement 89 

Coefficients:
                                  Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)    
tendance_shoc_niv2.L             1.7065315  0.2358617   7.235 4.64e-13 ***
tendance_shoc_niv2.Q            -1.4157355  0.1936547  -7.311 2.66e-13 ***
tendance_shoc_niv2.C            -0.2342217  0.2172952  -1.078   0.2811    
tendance_shoc_niv2^4            -0.0984195  0.2349298  -0.419   0.6753    
tendance_shoc_niv2^5             0.0374411  0.1973759   0.190   0.8495    
tendance_shoc_niv2^6             0.2132680  0.1412547   1.510   0.1311    
sexeH                            0.4180348  0.1051412   3.976 7.01e-05 ***
anciennete                      -0.0024701  0.0071525  -0.345   0.7298    
expertOui                        0.0353984  0.1027948   0.344   0.7306    
tendance_shoc_niv2.L:sexeH       0.5537311  0.2193513   2.524   0.0116 *  
tendance_shoc_niv2.Q:sexeH       0.0350449  0.1822404   0.192   0.8475    
tendance_shoc_niv2.C:sexeH      -0.1551090  0.2024632  -0.766   0.4436    
tendance_shoc_niv2^4:sexeH      -0.3286177  0.2172758  -1.512   0.1304    
tendance_shoc_niv2^5:sexeH      -0.0923026  0.1842655  -0.501   0.6164    
tendance_shoc_niv2^6:sexeH      -0.3189563  0.1352824  -2.358   0.0184 *  
tendance_shoc_niv2.L:anciennete  0.0656225  0.0145023   4.525 6.04e-06 ***
tendance_shoc_niv2.Q:anciennete  0.0158704  0.0125117   1.268   0.2046    
tendance_shoc_niv2.C:anciennete  0.0047300  0.0131641   0.359   0.7194    
tendance_shoc_niv2^4:anciennete -0.0001457  0.0136071  -0.011   0.9915    
tendance_shoc_niv2^5:anciennete -0.0090184  0.0117261  -0.769   0.4418    
tendance_shoc_niv2^6:anciennete -0.0135529  0.0089772  -1.510   0.1311    
tendance_shoc_niv2.L:expertOui   0.5024869  0.2140408   2.348   0.0189 *  
tendance_shoc_niv2.Q:expertOui  -0.0900615  0.1812601  -0.497   0.6193    
tendance_shoc_niv2.C:expertOui   0.3931426  0.1956267   2.010   0.0445 *  
tendance_shoc_niv2^4:expertOui  -0.1582256  0.2058523  -0.769   0.4421    
tendance_shoc_niv2^5:expertOui   0.1553770  0.1749548   0.888   0.3745    
tendance_shoc_niv2^6:expertOui   0.0229809  0.1303826   0.176   0.8601    
---
Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1

Threshold coefficients:
                                               Estimate Std. Error z value
Déclin fort|Déclin modéré à fort                -3.6070     0.1339 -26.937
Déclin modéré à fort|Déclin modéré              -2.0669     0.1163 -17.777
Déclin modéré|Stable                            -0.7265     0.1117  -6.503
Stable|Augmentation modéré                       2.2839     0.1147  19.916
Augmentation modéré|Augmentation modéré à fort   3.7152     0.1224  30.364
Augmentation modéré à fort|Augmentation fort     5.0618     0.1429  35.429

plot

espece + participant

                                 df      AIC
m_n2_trait_participant_allint_11 42 16503.30
m_n2_trait_participant_allint_10 48 16503.35
m_n2_trait_participant_allint_12 36 16545.77
m_n2_trait_allint_7              29 16551.78
m_n2_trait_participant_allint_6  29 16643.38
m_n2_trait_participant_allint_9  46 16738.75
m_n2_trait_allint_2              27 16742.23
m_n2_trait_allint_3              26 16745.00
m_n2_trait_participant_allint_5  28 16789.74
m_n2_trait_all                   24 16817.16
m_n2_trait_participant_all       26 16817.53
m_n2_trait_4int                  19 16961.88
m_n2_trait_3int                  17 17006.53
m_n2_trait_3                     15 17022.57
m_n2_trait_4                     15 17037.68
m_n2_trait_6int                  19 17220.58
m_n2_trait_5                     16 17524.98
m_n2_trait_5int                  19 17527.17
m_n2_trait_6                     16 17543.66
m_n2_trait_2                     15 17666.12
m_n2_participant_2int            21 17668.12
m_n2_participant_1int            21 17669.90
m_n2_participant_1               15 17687.81
m_n2_participant_3int            21 17688.90
m_n2_participant_all             17 17691.66
m_n2_base                        14 17704.51
m_n2_participant_3               15 17705.85
m_n2_participant_2               15 17706.51
Cumulative Link Mixed Model fitted with the Laplace approximation

formula: 
avis_niv2 ~ tendance_shoc_niv2 + abondance_log + regime + popularite +  
    detectabilite + migrateur + gregaire + fauneFrance + sexe +  
    anciennete + expert + tendance_shoc_niv2:(sexe + anciennete +  
    fauneFrance) + (1 | email) + (1 | departement)
data:    dt2

 link  threshold nobs logLik   AIC      niter        max.grad cond.H 
 logit flexible  6881 -8209.65 16503.30 11492(56810) 1.03e+00 6.9e+06

Random effects:
 Groups      Name        Variance Std.Dev.
 email       (Intercept) 0.49808  0.7057  
 departement (Intercept) 0.01047  0.1023  
Number of groups:  email 397,  departement 89 

Coefficients:
                                   Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)    
tendance_shoc_niv2.L              1.496e+01  1.733e+00   8.632  < 2e-16 ***
tendance_shoc_niv2.Q             -8.107e+00  1.651e+00  -4.909 9.15e-07 ***
tendance_shoc_niv2.C              3.218e+00  4.644e-01   6.929 4.24e-12 ***
tendance_shoc_niv2^4              1.059e+00  3.692e-01   2.869 0.004123 ** 
tendance_shoc_niv2^5             -1.583e+00  3.252e-01  -4.867 1.13e-06 ***
tendance_shoc_niv2^6              8.807e-01  2.189e-01   4.022 5.76e-05 ***
abondance_log                    -8.287e-01  1.239e-01  -6.688 2.26e-11 ***
regimeInsectivore                 1.461e+00  2.353e-01   6.210 5.30e-10 ***
regimeOmnivore                    3.158e-01  9.829e-02   3.213 0.001315 ** 
populariteOui                    -6.986e-01  2.089e-01  -3.344 0.000825 ***
detectabiliteForte                1.928e+00  1.949e-01   9.894  < 2e-16 ***
migrateurOui                     -2.633e+00  4.694e-01  -5.609 2.04e-08 ***
migrateurPartiel                 -1.358e-01  1.058e-01  -1.284 0.199161    
gregaireOui                      -1.026e+00  9.781e-02 -10.490  < 2e-16 ***
fauneFrance                      -6.268e+00  1.328e+00  -4.720 2.35e-06 ***
sexeH                             4.494e-01  1.126e-01   3.991 6.57e-05 ***
anciennete                       -7.468e-04  7.622e-03  -0.098 0.921947    
expertOui                         6.513e-02  1.006e-01   0.647 0.517494    
tendance_shoc_niv2.L:sexeH        6.490e-01  2.229e-01   2.911 0.003600 ** 
tendance_shoc_niv2.Q:sexeH       -3.843e-02  1.851e-01  -0.208 0.835543    
tendance_shoc_niv2.C:sexeH       -1.533e-01  2.060e-01  -0.744 0.456823    
tendance_shoc_niv2^4:sexeH       -3.300e-01  2.212e-01  -1.492 0.135829    
tendance_shoc_niv2^5:sexeH       -1.337e-01  1.877e-01  -0.712 0.476495    
tendance_shoc_niv2^6:sexeH       -3.118e-01  1.377e-01  -2.264 0.023577 *  
tendance_shoc_niv2.L:anciennete   8.436e-02  1.378e-02   6.123 9.17e-10 ***
tendance_shoc_niv2.Q:anciennete   1.163e-02  1.188e-02   0.979 0.327597    
tendance_shoc_niv2.C:anciennete   1.330e-02  1.252e-02   1.062 0.288190    
tendance_shoc_niv2^4:anciennete  -7.613e-03  1.294e-02  -0.588 0.556372    
tendance_shoc_niv2^5:anciennete  -1.014e-02  1.117e-02  -0.908 0.364088    
tendance_shoc_niv2^6:anciennete  -1.228e-02  8.567e-03  -1.433 0.151722    
tendance_shoc_niv2.L:fauneFrance  3.512e+01  4.041e+00   8.692  < 2e-16 ***
tendance_shoc_niv2.Q:fauneFrance -2.120e+01  4.161e+00  -5.094 3.51e-07 ***
tendance_shoc_niv2.C:fauneFrance  1.788e+01  1.896e+00   9.428  < 2e-16 ***
tendance_shoc_niv2^4:fauneFrance -4.357e+00  1.038e+00  -4.197 2.70e-05 ***
---
Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1

Threshold coefficients:
                                               Estimate Std. Error z value
Déclin fort|Déclin modéré à fort                -11.814      2.046  -5.775
Déclin modéré à fort|Déclin modéré              -10.212      2.044  -4.995
Déclin modéré|Stable                             -8.739      2.044  -4.276
Stable|Augmentation modéré                       -5.356      2.041  -2.624
Augmentation modéré|Augmentation modéré à fort   -3.745      2.041  -1.835
Augmentation modéré à fort|Augmentation fort     -2.251      2.042  -1.102

ACP

niv 1

set.seed(42)
# n <- 100  # Nombre d'observations

ACP_dt1 <- dataset %>% 
  filter(avis_niv1 %in% c("Déclin", "Stable", "Augmentation")) %>% 
  dplyr::select(avis_niv1,abondance_log,fauneFrance,anciennete,pourcentage_stoc,popularite,detectabilite,
                regime,migrateur,gregaire,sexe,expert,bioregion) %>% 
  na.omit()

# 1. Préparation des données : encodage des variables catégorielles
# On utilise dummy coding pour les variables catégorielles (sauf "avis_niv1")
ACP_dt_dummy <- ACP_dt1 %>%
  mutate(across(c(popularite, detectabilite, regime, migrateur, gregaire, sexe, expert, bioregion), as.factor)) %>%
  fastDummies::dummy_cols(select_columns = c("popularite", "detectabilite", "regime", "migrateur", "gregaire", "sexe",
                                             "expert", "bioregion")) %>%
  dplyr::select(-"abondance_log",-"fauneFrance",-"anciennete",-"pourcentage_stoc",-"popularite",-"detectabilite",-"regime",
                -"migrateur",-"gregaire",-"sexe",-"expert",-"bioregion")

# On sépare les variables continues et les variables catégorielles encodées
X <- ACP_dt_dummy %>%
  dplyr::select(-avis_niv1)  # On exclut "avis_niv1" pour l'ACP

# 2. ACP avec FactoMineR
# On utilise "avis_niv1" comme variable illustrative
res.pca <- FactoMineR::PCA(X, scale.unit = TRUE, ncp = 5, graph = FALSE)

# 3. Visualisation des résultats

# a) Projection des individus (colorés par "avis_niv1")
fviz_pca_ind(res.pca,
             col.ind = as.factor(ACP_dt1$avis_niv1),
             addEllipses = TRUE,
             title = "Projection des individus (ACP)")
Registered S3 methods overwritten by 'broom':
  method        from 
  nobs.fitdistr MuMIn
  nobs.multinom MuMIn

fviz_pca_ind(res.pca, axes = c(1, 3), col.ind = as.factor(ACP_dt1$avis_niv1), addEllipses = TRUE)

fviz_pca_ind(res.pca, axes = c(2, 3), col.ind = as.factor(ACP_dt1$avis_niv1), addEllipses = TRUE)

# b) Cercle des corréla# b) Cercle des corréla# b) Cercle des corrélations (variables continues uniquement)
fviz_pca_var(res.pca,
             col.var = "black",
             title = "Cercle des corrélations (variables continues)")

# c) Variance expliquée
fviz_eig(res.pca,
         addlines = TRUE,
         ylim = c(0, 50),
         title = "Variance expliquée par les composantes principales")

# d) Contribution des variables catégorielles (si besoin)
# Pour voir la contribution des modalités des variables catégorielles, on peut utiliser :
fviz_contrib(res.pca, choice = "var", axes = 1)

fviz_contrib(res.pca, choice = "var", axes = 2)

COnclusion

Les participants n’associent pas une perception de tendances de populations en fonction des traits des espèces ni en fonction de leur caractéristiques personnelles.

La perceptions des participants est relativement indépendantes des variables testées.

COLLECTIF

variables

avis_niv1 = “Déclin” ~ -1,“Augmentation” ~ 1, “Stable” ~ 0

round

ou

mean avis <= -0.2 ~ “Déclin”, mean avis >= 0.2 ~ “Augmentation”, -0.2 < mean avis > 0.2 ~ “Stable”


  -1    0    1 <NA> 
3269 5003 2033    0 

Chi² : shoc vs round

     Augmentation Déclin Stable
SHOC            9      8      5
AVIS            1      5     22
Warning in chisq.test(tab_chi2_round): L’approximation du Chi-2 est peut-être
incorrecte

    Pearson's Chi-squared test

data:  tab_chi2_round
X-squared = 17.325, df = 2, p-value = 0.0001729
Warning in chisq.test(tab_chi2_round): L’approximation du Chi-2 est peut-être
incorrecte
[1] "résidus"
     Augmentation    Déclin    Stable
SHOC     3.276367  1.480904 -3.932849
AVIS    -3.276367 -1.480904  3.932849
[1] "proportions"
     Augmentation    Déclin    Stable
SHOC   0.40909091 0.3636364 0.2272727
AVIS   0.03571429 0.1785714 0.7857143

Chi² : shoc vs quantile 0.2

     Augmentation Déclin Stable
SHOC            9      8      5
AVIS            6     11     11

    Pearson's Chi-squared test

data:  tab_chi2_quantile02
X-squared = 2.6417, df = 2, p-value = 0.2669
[1] "résidus"
     Augmentation     Déclin    Stable
SHOC     1.492094 -0.2113049 -1.245935
AVIS    -1.492094  0.2113049  1.245935
[1] "proportions"
     Augmentation    Déclin    Stable
SHOC    0.4090909 0.3636364 0.2272727
AVIS    0.2142857 0.3928571 0.3928571

tendances par espece

mean_intel_dt <- mean_intel_dt %>% 
  left_join(tendance_shoc)
Joining with `by = join_by(espece)`
dt_intel_quantile02 <- mean_intel_dt %>% 
  dplyr::select(espece, round_avis_niv1_intel_cat, quantile02_avis_niv1_intel_cat, tendance_shoc_niv1) %>% 
  rename(espece = espece, 
         `tendance moyenne arrondie quiz` = round_avis_niv1_intel_cat, 
         `tendance moyenne quantile (-0.2, 0.2) quiz` = quantile02_avis_niv1_intel_cat, 
         `tendance stat SHOC` = tendance_shoc_niv1)

dt_intel_quantile02 %>%
  datatable(extensions = 'Buttons',
            options = list(dom = 'Blfrtip',
                           buttons = c('copy', 'csv', 'excel', 'pdf', 'print'),
                           lengthMenu = list(c(10,25,50,-1),
                                             c(10,25,50,"All"))))
dt_intel_quantile02
# A tibble: 28 × 4
   espece     tendance moyenne arr…¹ tendance moyenne qua…² `tendance stat SHOC`
   <chr>      <chr>                  <chr>                  <chr>               
 1 Accenteur… Stable                 Déclin                 Déclin              
 2 Alouette … Déclin                 Déclin                 Incertain           
 3 Bouscarle… Stable                 Augmentation           Augmentation        
 4 Bruant zi… Stable                 Stable                 Augmentation        
 5 Chardonne… Stable                 Déclin                 Incertain           
 6 Choucas d… Stable                 Augmentation           Augmentation        
 7 Geai des … Stable                 Stable                 Déclin              
 8 Grimperea… Stable                 Stable                 Augmentation        
 9 Grive dra… Stable                 Déclin                 Déclin              
10 Grive lit… Déclin                 Déclin                 Incertain           
# ℹ 18 more rows
# ℹ abbreviated names: ¹​`tendance moyenne arrondie quiz`,
#   ²​`tendance moyenne quantile (-0.2, 0.2) quiz`

variabilité des réponses par espece

Pas de correlation entre le tendances moyennes estimées collectivement et la variation (écart-type) dans les réponses

plot(mean_intel_dt$mean_avis_niv1_intel, mean_intel_dt$sd_avis_niv1_intel)

summary(lm(mean_intel_dt$mean_avis_niv1_intel ~ mean_intel_dt$sd_avis_niv1_intel))

Call:
lm(formula = mean_intel_dt$mean_avis_niv1_intel ~ mean_intel_dt$sd_avis_niv1_intel)

Residuals:
    Min      1Q  Median      3Q     Max 
-0.5019 -0.3525  0.0251  0.3158  0.8052 

Coefficients:
                                 Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)  
(Intercept)                       -0.8524     0.4731  -1.802   0.0832 .
mean_intel_dt$sd_avis_niv1_intel   1.1782     0.7886   1.494   0.1472  
---
Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1

Residual standard error: 0.3857 on 26 degrees of freedom
Multiple R-squared:  0.07907,   Adjusted R-squared:  0.04365 
F-statistic: 2.232 on 1 and 26 DF,  p-value: 0.1472

save environnement

matrice de corrélation

niveau 1

niveau 2